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Enregistrement W3135123414 · doi:10.3390/polym13060859

Spatially Controlled Highly Branched Vinylsilicones

2021· article· en· W3135123414 sur OpenAlexafffund
Mengchen Liao, Yang Chen, Michael A. Brook

Notice bibliographique

RevuePolymers · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueSynthetic Organic Chemistry Methods
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSiliconeMaterials scienceElastomerPolymer chemistryPolymerizationPolymerHydrosilylationPrepolymerGraftingFunctional polymersPolyurethaneFunctional groupPolymer scienceComposite materialChemistryOrganic chemistryCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Branched silicones possess interesting properties as oils, including their viscoelastic behavior, or as precursors to controlled networks. However, highly branched silicone polymers are difficult to form reliably using a "grafting to" strategy because functional groups may be bunched together preventing complete conversion for steric reasons. We report the synthesis of vinyl-functional highly branched silicone polymers based, at their core, on the ability to spatially locate functional vinyl groups along a silicone backbone at the desired frequency. Macromonomers were created and then polymerized using the Piers-Rubinsztajn reaction with dialkoxyvinylsilanes and telechelic HSi-silicones; molecular weights of the polymerized macromonomers were controlled by the ratio of the two reagents. The vinyl groups were subjected to iterative (two steps, one pot) hydrosilylation with alkoxysilane and Piers-Rubinsztajn reactions, leading to high molecular weight, highly branched silicones after one or two iterations. The vinyl-functional products can optionally be converted to phenyl/methyl-modified branched oils or elastomers.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,209
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0290,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,245 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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